Наука о данных - стр. 8

, или показатели колебаний, такие как диапазон). Однако в XVII–XVIII вв. работы Джероламо Кардано, Блеза Паскаля, Якоба Бернулли, Абрахама де Муавра, Томаса Байеса и Ричарда Прайса заложили основы теории вероятностей, и в течение XIX в. многие статистики начали использовать распределение вероятностей как часть аналитического инструментария. Эти новые достижения в математике позволили выйти за рамки описательной статистики и перейти к статистическому обучению. Пьер-Симон де Лаплас и Карл Фридрих Гаусс – два наиболее видных математика XIX в. Оба они внесли заметный вклад в статистическое обучение и современную науку о данных. Лаплас использовал интуитивные прозрения Томаса Байеса и Ричарда Прайса и превратил их в первую версию того, что мы сейчас называем теоремой Байеса. Гаусс в процессе поиска пропавшей карликовой планеты Цереры разработал метод наименьших квадратов. Этот метод позволяет нам найти наилучшую модель, которая соответствует набору данных, так что ошибка в ее подборе сводится к минимальной сумме квадратов разностей между опорными точками в наборе данных и в модели. Метод наименьших квадратов послужил основой для статистических методов обучения, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия, а также для разработки моделей нейронных сетей искусственного интеллекта.

Между 1780 и 1820 гг., примерно в то же время, когда Лаплас и Гаусс вносили свой вклад в статистическое обучение, шотландский инженер Уильям Плейфер изобрел статистические графики и заложил основы современной визуализации данных и поискового анализа данных (EDA). Плейфер изобрел линейный график и комбинированную диаграмму для временных рядов данных, гистограмму, чтобы проиллюстрировать сравнение значений, принадлежащих разным категориям, и круговую диаграмму для наглядного изображения долей. Преимущество визуализации числовых данных заключается в том, что она позволяет использовать наши мощные зрительные возможности для обобщения, сравнения и интерпретации данных. Следует признать, что визуализировать большие (с множеством опорных точек) или сложные (с множеством атрибутов) наборы данных довольно трудно, но визуализация по-прежнему остается важной составляющей науки о данных. В частности, она помогает ученым рассматривать и понимать данные, с которыми они работают. Визуализация также может быть полезна для презентации результатов проекта. Со времен Плейфера разнообразие видов графического отображения данных неуклонно росло, и сегодня продолжаются разработки новых подходов в области визуализации больших многомерных наборов данных. В частности, не так давно был разработан